T∕JNBDA 0003-2025 电商跨平台数据融合规范

JNBDA济南市大数据协会团体标准T/JNBDA0003-2025电商跨平台数据融合规范SpecificationforCross-PlatformDataFusioninE-Commerce2025-11-12发布 2025-11-12实施济南市大数据协会发布T/JNBDA0003-2025T/JNBDA0003-2025目 录前言 II引言 III范围 1规范性引用文件 1术语和定义 1概述 1数据融合DataFusion 1数据血缘DataLineage 2统一数据模型UnifiedDataModel 2数据治理DataGovernance 2数据融合总体框架 2概述 2框架构成 2各层核心要求 3实施路径建议 4数据融合的采集、存储与管理要求 5数据采集方式 5数据预处理要求 6数据存储架构与融合支撑 7数据融合处理规范 8统一数据模型 8数据质量评估 8数据安全与隐私保护规范 8概述 8数据分类分级管理 9安全控制措施矩阵 9隐私保护设计 10合规性审计 10数据服务与应用规范 118.1概述 11数据服务API设计规范 11典型应用场景深化 12改进机制 12T/JNBDA0003—2025T/JNBDA0003—2025前 言GB/T1.1-2020参考已有制度标准包括但不限于：GB/T35295-2017GB/T38667-2020GB/T37973-2019GB/T36344-2018本文件为首次发布。ⅡT/JNBDA0003-2025T/JNBDA0003-2025引 言本标准旨在规范电子商务领域中跨平台数据的采集、存储、处理、服务与安全等环节，Ⅲ电商跨平台数据融合规范范围本标准适用于以下主体和活动。本标准不适用于涉及国家秘密的数据处理活动。规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T5271.1-2000信息技术词汇第1部分：基本术语GB/T35295-2017信息技术大数据术语GB/T37973-2019信息安全技术大数据安全管理指南GB/T38667-2020信息技术大数据数据分类指南GB/T36344-2018信息技术数据质量评价指标GB/T41479-2022信息安全技术网络数据处理安全要求GM/T0054-2018信息系统密码应用基本要求JR/T0197-2020《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》术语和定义概述数据融合DataFusion1T/JNBDA0003—2025T/JNBDA0003—2025集成多个数据源以产生比任何单独的数据源更有价值信息的过程。[GB/T36625.1-2018，定义3.1]数据血缘DataLineage统一数据模型UnifiedDataModel数据治理DataGovernance数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。[GB/T34960.5-2018，定义3.1]数据融合总体框架概述数据融合在本框架中主要从以下几个角度予以体现：框架构成战略层作为顶层设计，指导以下各层的建设方向与合规底线；源数据层、采集层、存储层共同构成数据供应链，负责多源数据的接入、预处理与持久化，为融合提供原料；融合层是核心加工环节，通过统一模型与实体解析实现数据整合与提质；服务层与应用层作为价值出口，将融合数据能力封装并服务于业务场景；2T/JNBDA0003-2025图1电商跨平台数据融合总体框架图各层核心要求概述战略层业务战略对齐：数据融合的目标必须与企业的核心业务战略保持高度一致。数据战略规划：制定明确的数据愿景、目标和实施路线图。组织与文化：建立跨职能的数据团队，培育数据驱动的企业文化，明确数据所有权和责任。合规性要求：将法律法规和合规要求内嵌到数据融合战略的起点。源数据层识别并盘点内外部所有可能的数据来源，包括但不限于：电商平台：国内主营的电商平台（通过官方API）。内部系统：ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、WMS（仓储管理系统）、SCM（供应链管理）、客服系统。线下数据：POS机交易记录、门店会员数据。第三方数据：社交媒体数据、广告投放数据、物流追踪数据。采集层3T/JNBDA0003—2025多样化采集能力：需支持API、SDK（软件开发工具包）、日志、数据库同步、流式采集等多种方式。可连接性：具备与各类常见数据源快速连接的能力。可靠性：具备断点续传、数据缓冲、容错重试机制，保证数据不丢失。低侵入性：对源系统的性能和稳定性影响最小。存储层元数据管理：建立统一的元数据管理系统，管理技术元数据、业务元数据和管理元数据。生命周期管理：制定数据的归档、冷热分离和销毁策略，优化存储成本。融合层统一数据模型设计：基于行业最佳实践，设计覆盖会员、商品、交易、营销等主题的统一模型。实体解析：这是跨平台数据融合的技术核心。需综合运用规则匹配、相似度计算和图关系分析等技术，准确识别同一实体。数据质量闭环：建立从定义、测量、监控到改进的数据质量闭环管理流程。服务层APIRESTful（基于REST架构风格设计的API智能化：集成机器学习平台，提供预测、推荐等AI能力。应用层数据价值最终体现在业务应用中，应聚焦于能带来显著业务价值的场景，如：全域用户运营：实现跨渠道的精准触达和个性化体验。动态智能定价：基于竞品、库存、需求等多维度数据自动调整价格。供应链预测：融合多平台销售数据，提升需求预测准确率，优化库存。治理与标准和安全保障体系这三者贯穿所有层次，是框架的支撑骨架。治理与标准体系：确保整个数据融合过程有章可循、有据可依。安全保障体系：为数据全生命周期提供安全保护，是数据融合的底线和红线。实施路径建议企业可遵循“统筹规划、分步实施、迭代演进”的策略推进数据融合项目。（基础建设第二阶段（价值探索）：选择1-2个高价值业务场景，完成数据建模与融合，推出初步的数据服务。4T/JNBDA0003-2025（体系化运营（智能创新AI数据融合的采集、存储与管理要求数据采集方式概述数据采集是实现跨平台数据融合的基础，必须确保其合法性、高效性和稳定性。API接口采集要求：应优先使用各平台提供的官方API接口。调用API需遵循平台的速率限制、认证授权（如OAuth2.0）等规则。API日志文件采集要求：适用于采集用户行为数据。应规范日志格式，确保包含足够上下文信息。Agent应轻量级、低延迟，对业务系统影响最小。其流程图如图2所示。图2日志采集处理流程图数据库同步5T/JNBDA0003—2025T/JNBDA0003—2025要求：在获得授权的前提下，可直接从业务数据库同步数据。必须避免对源数据库造成性能压力。CDC合规性声明《中华人民共和国个人信息保护法》及相关平台的开发者协议。采集个人信息前，必须获得数据主体的明确授权，并告知其信息的使用目的、方式和范围。数据预处理要求预处理是保障数据质量的关键环节，其成熟度等级评估如下表所示。表1数据预处理成熟度等级评估表成熟度等级等级描述关键能力指标技术实现参考L1:基础处理级完成最基本的数据可读性处理。a)能识别并去除完全重复的记录。b)能进行UTF-8等基础编码转换。c)能解析JSON、XML等常见格式。简单的脚本程序（Python基础ETL工具。L2:规范处理级实现数据的初步标准化和可用性保障。平台字段名的统一映射。能进行数据类型转换（转数字、时间戳格式化）。能对空值（NULL）认值填充。可配置化的ETL工具（Kettle自定义规则引擎。L3:质量管控级建立起系统性的数据质量监制定数据质量标准（确性、一致性等）。能自动识别并处理异常值（出合理范围的商品价格）。补全（如通过IP地址补全地域信息）。生成数据质量评估报告。清洗框架。a)能自动发现数据中的模式和质量L4:智能优化级引入机器学习现数据预处理的自动优化。问题，并推荐清洗规则。能利用知识图谱或实体链接技户实体。建立数据质量的闭环反馈机制，机器学习平台、自然语言处理（NLP）技术、知识图谱。持续优化预处理规则。6T/JNBDA0003-2025T/JNBDA0003-2025数据存储架构与融合支撑数据湖与数据中台融合架构数据湖要求：建议以数据湖作为原始数据的集中存储池，存储所有格式的原始数据和处理后的数据。技术条款：应采用对象存储或分布式文件系统作为底层存储。应建立清晰的数据分区策略，以提高查询效率。必须对数据湖中的数据进行元数据管理和生命周期管理。数据中台要求：在数据湖之上，应构建数据中台，形成可复用、标准化的数据资产层。技术条款：构建统一维度模型和事实表，形成易于分析的数仓模型。提供统一的数据服务API，屏蔽底层存储的复杂性，为上层应用提供标准、高效的数据访问接口。元数据管理与融合治理元数据分类业务元数据：包括数据指标的业务定义、计算口径、负责人等。技术元数据：包括数据的存储位置、格式、schema、生命周期、血缘信息等。管理元数据：包括数据的安全等级、隐私级别、访问权限等。实现要求数据血缘与融合可追溯性数据血缘是保障数据融合过程可追溯、可审计的关键机制。要求：必须记录数据从源头到最终应用的完整转换过程和流转路径。影响分析：当某个数据源或处理过程出错时，能快速定位受影响的上游应用。c)合规审计：满足数据安全审计要求，证明数据的合法来源和处理过程。信任度提升：用户可追溯数据生成过程，增强对数据的信任。技术实现：可通过解析ETL作业日志、SQL脚本、API调用链等方式自动构建血缘关系图。数据血缘关系的流程图，如图3所示。图3数据血缘关系示意图7T/JNBDA0003—2025T/JNBDA0003—2025数据融合处理规范统一数据模型概述应设计一套面向电商领域的核心标准数据模型，作为融合的目标模型。主题域模型会员与用户：整合各平台的用户ID、画像标签、会员等级等。商品与品类：统一商品类目体系，对齐标准产品单元、库存保有单位。c)交易与订单：统一订单状态、支付方式、金额标准等。d)营销与活动：统一活动类型、优惠券、积分规则等。e)客服与售后：统一工单类型、投诉原因、售后状态等。实体解析基于规则的匹配：通过姓名+手机号、姓名+身份证号等强规则进行匹配。b)基于相似度的匹配：通过邮箱、昵称、收货地址等进行模糊匹配。c)基于图计算的匹配：通过设备ID、社交关系、行为网络等构建关系图，识别同一用户。数据质量评估应定期对融合后的数据资产进行质量评估，评估指标和频率可参考下表2。表2数据质量评估指标与周期建议表质量维度评估指标计算方式评估周期阈值建议完整性字段空值率空值数/总记录数每日<5%准确性值域合规率合规记录数/总记录数每日>99%一致性跨平台数据差异率(平台A值-平台B值)/平台A值每周<1%唯一性主键重复率重复记录数/总记录数每日0%时效性数据延迟时长数据处理完成时间-数据生成时间实时监控<15分钟数据安全与隐私保护规范概述8T/JNBDA0003-2025数据分类分级管理企业应建立与其数据资产价值相匹配的分类分级保护制度。分类原则数据可按业务维度分为：用户数据、商品数据、交易数据、营销数据、物流数据等。分级原则公开级（L1）：已公开披露的数据，如商品公开描述、企业官网信息等。安全控制措施矩阵针对不同级别的数据，应采取相应的技术和管理措施。具体控制要求可参考下表3。表3数据安全控制矩阵控制领域控制措施核心级(L4)重要级(L3)一般级(L2)公开级(L1)采集与识别数据源鉴别与认证强制强制推荐可选采集合法性审查与授权强制强制强制推荐数据分类分级标识强制（自动打标）强制强制推荐存储与保护加密存储（国密/AES-256+）强制强制推荐可选数据备份与恢复机制强制（多地域容灾）强制强制推荐存储介质安全管理强制强制推荐可选使用与加工访问控制（最小权限原则）强制（动态授权）强制强制推荐高权限操作多因素认证强制强制推荐可选数据脱敏（展示与测试）强制强制推荐不适用9T/JNBDA0003—2025T/JNBDA0003—2025控制领域控制措施核心级(L4)重要级(L3)一般级(L2)公开级(L1)操作行为全链路审计强制（长期保存）强制（定期保存）推荐可选流转与提供加密传输（TLS1.2+）强制强制强制推荐数据出境安全评估与审批强制（依法报备）强制（依法评估）按法规要求按法规要求第三方数据共享安全协议强制（严格审批）强制强制推荐公开与披露公开前内容安全审核强制强制强制强制披露范围与目的控制强制强制推荐可选销毁与处置数据销毁（物理/多次擦写）强制强制推荐普通删除销毁记录与证明强制（可审计）强制推荐可选隐私保护设计数据融合流程的设计阶段就应嵌入隐私保护原则。数据最小化：仅收集和处理为实现特定目的所必需的最少数据。用。供用户撤回同意的便捷途径。个人权利响应：建立流程，响应用户对其个人信息的查询、更正、删除、撤回授权、注销账户等请求。合规性审计概述审计频次与启动条件定期审计：应至少每十二个月开展一次全面审计。核心审查内容审计应至少重点审查以下内容，并形成证据链：10T/JNBDA0003-2025T/JNBDA0003-2025隐私保护设计：是否在业务流程与系统设计中落实了数据最小化、目的限制、告知-同意等隐私原则，并具备响应用户权利的标准化流程。第三方认证ISO/IEC信息安全管理体系、ISO/IEC27701（隐私信息管理体系）等权威第三方认证，以体系化地提升合规能力与外部信任度。数据服务与应用规范概述本章节规定融合后数据如何以安全、高效、易用的方式提供服务，并赋能业务应用。数据服务API设计规范通用设计原则RESTfulRESTfulAPIHTTP明确操作意图。版本管理：在URL或Header中嵌入版本号，保证向后兼容。API响应应遵循统一的JSONcode,message,data等字段。d)分页查询：对于可能返回大量数据的接口，必须支持page、size等分页参数。e)限流与熔断：API网关应对调用方实施限流策略，防止系统过载，并具备熔断机制。安全认证所有